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  • 简单的两种文本型数值数组去重复并排序(1)下标法(2)节点法
  • 实现功能:选中当前工作表中的所有数据内容,将文本型数字转换为数值型数字。 缺点:日期格式的字符串会变成数值 Sub 转数值型数字() With ActiveSheet.UsedRange .NumberFormatLocal = "G/通用格式" .Value = ....

    实现功能:选中当前工作表中的所有数据内容,将文本型数字转换为数值型数字。

    缺点:日期格式的字符串会变成数值

    Sub 转数值型数字()
    With ActiveSheet.UsedRange
      .NumberFormatLocal = "G/通用格式"
      .Value = .Value
    End With
    End Sub
    
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  • VBA一键文字数值

    2018-01-19 10:58:30
    excel vba宏程序,一键将所有文字格式的数字转换为数值格式,自动更新数据。
  • 简单的两种文本型数值数组去重复并排序 (1)下标法 (2)节点法
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  • 简单的两种文本型数值数组去重复并排序(1)下标法(2)节点法
  • Excel:文本型日期转化为数值型日期

    千次阅读 2019-09-12 15:49:02
    但是其中一列(Trddt列)无法通过鼠标右击-设置单元格格式转化成我想要的日期形式,单元格内总显示2011-09-06形式,而不能转化成2011/9/6的形式,后来发现,因为这一列日期是文本格式,需要转换成日期格式。...

    问题来源:我有两列日期,相通过IF()函数比较两列日期是否相等,但是其中一列(Trddt列)无法通过鼠标右击-设置单元格格式转化成我想要的日期形式,单元格内总显示2011-09-06形式,而不能转化成2011/9/6的形式,后来发现,因为这一列日期是文本格式,需要转换成日期格式。

    具体办法:

    (1)第一种办法(亲测有效)

    因为录入数据时是按照文本格式录入,可以把该列数据拷贝到txt文本文件中,然后设置列为日期格式,粘贴回数据,即可一次性大批量的更新格式.复制到记事本改为数值格式再贴回。
    解决办法:
    选中需要更改格式的那列→数据→分列→完成.

    (2)第二种办法

    看来只能利用选择性粘贴的方法了
    在任一空白单元格输入1
    然后将其设置为日期格式,这时会变成:1900-1-1
    然后复制该单元格
    选择要转换的所有单元格
    右键
    选择性粘贴

    确定

     

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  • 一:数值型特征 1.1 对数变换(log变换) ## 对数变换 import numpy as np log_age = df_train['Age'].apply(lambda x:np.log(x)) 1.2 MinMaxscaler(最大最小值缩放) from sklearn.preprocessing import ...

    利用sklearn做特征工程

    一:数值型特征

    1.1 对数变换(log变换)

    ## 对数变换
    import numpy as np
    log_age = df_train['Age'].apply(lambda x:np.log(x))
    

    1.2 MinMaxscaler(最大最小值缩放)

    from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
    minmax = MinMaxScaler()
    age_trans = minmax.fit_transform(df_train[['Age']])
    age_trans
    

    1.3 StandardScaler(Z-score缩放)

    from sklearn.preprocessing import StandardScaler
    ss = StandardScaler()
    age_std = ss.fit_transform(df_train[['Age']])
    age_std
    

    1.4 统计特征

    #最小值、最大值、中位数、均值
    df_train[['Age']].min()
    df_train[['Age']].max()
    df_train[['Age']].median()
    df_train[['Age']].mean()
    #分位数
    df_train[['Age']].quantile(0.25)
    df_train[['Age']].quantile(0.5)
    df_train[['Age']].quantile(0.75)
    
    

    1.5 高次特征

    from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
    ply = PolynomialFeatures(degree = 2)
    s = ply.fit_transform(df_train[['Age',"Parch"]])
    s
    
    • 说明:参数degree代表次数,默认为2。当输入为两个特征时,输出结果会对两个特征进行组合,结果特征的次数小于等于2。比如输入为特征 [ a , b ] [a,b] [a,b],则输出为 [ 1 , a , b , a 2 , a b , b 2 ] [1,a,b,a^2, ab,b^2] [1,a,b,a2,ab,b2]

    1.6 分箱/分桶操作

    1.6.1 等距切分

    #等距切分
    df_train.loc[:,'fare_cut'] = pd.cut(df_train['Fare'],3,labels = ['low','medium','high'])
    
    
    • 等距切分的函数为pd.cut,第二个参数代表分成几份。labels参数默认为分成的区间,也可以自行设置为每个区间的名字。

    1.6.2 等频切分

    df_train.loc[:,'fare_qcut'] = pd.qcut(df_train['Fare'],q = [0,0.2,0.5,0.7,0.8,1])
    
    • 等频切分的函数为pd.qcut,第二个参数q可以为整数(代表分成的份数)或者区间(如上例,区间内为分位数)。第三个参数为labels,用法与等距切分一致。

    二:类别型特征

    独热向量编码(one-hot encoding)

    #当特征为字符串形式的类别型特征时,比如“Embarked”代表登船口岸
    embarked_oht = pd.get_dummies(df_train[['Embarked']])
    #当特征为字符串形式的数值型特征时,比如“Pclass”代表船舱等级,其取值为[1,2,3],用数字代表不同等级的船舱,本质上还是类别型特征
    Pclass_oht = pd.get_dummies(df_train['Pclass'].apply(lambda x:str(x)))
    

    三:时间型特征

    #将一个字符串形式的日期转换为日期格式的日期
    car_sales.loc[:,'date'] = pd.to_datetime(car_sales['date_t'])
    
    # 取出几月份
    car_sales.loc[:,'month'] = car_sales['date'].dt.month
    #取出星期几
    car_sales.loc[:,'dow'] = car_sales['date'].dt.dayofweek
    # 取出一年当中的第几天
    car_sales.loc[:,'doy'] = car_sales['date'].dt.dayofyear
    # 取出来是几号
    car_sales.loc[:,'dom'] = car_sales['date'].dt.day
    #判断是否是周末
    car_sales.loc[:,'is_weekend'] = car_sales['dow'].apply(lambda x: 1 if (x==0 or x==6) else 0)
    

    四:文本型特征

    4.1 词袋模型

    #countvectorizer是一个向量化的计数器
    from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
    vec= CountVectorizer()
    doc = {
        'The MissingIndicator transformer is useful',
        'to transform a dataset into corresponding binary matrix',
        'The MissingIndicator transformer is very very useful'
    }
    X = vec.fit_transform(doc)
    X.toarray()
    

    array([[0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 2],
    [0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0],
    [1, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0]], dtype=int64)

    #得到词向量
    vec.get_feature_names()
    
    #结果
    ['binary',
     'corresponding',
     'dataset',
     'into',
     'is',
     'matrix',
     'missingindicator',
     'the',
     'to',
     'transform',
     'transformer',
     'useful',
     'very']
    
    • 注意:不是X.get_feature_names()

    4.2 词袋模型

    #在初始化计数器时,设置一下词向量的长度范围
    vec = CountVectorizer(ngram_range=(1,3))
    
    • 参数ngram_range表示词向量的长度为[1,3](闭区间)

    4.3 TF-IDF

    from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
    tfidf = TfidfVectorizer()
    X = tfidf.fit_transform(corpus)
    X.toarray()#得到tiidf的值
    tfidf.get_feature_names()#得到特征值
    
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  • –将文本型转换为数值型 SELECT CONVERT(int,献血量)献血量 FROM [表1 –将文本型转换为数值型再求和 SELECT SUM(CONVERT(int,献血量))献血总量 FROM [表1] SQL语句 字段类型转换—文本型转换成数值型 其他方法 1....

    以上三种方法在转换类型的时候都要格外注意被转换类型的值,因为可能会出现各种强制转换失败的问题,比如小数位数/格式不匹配造成的报错。

    –将文本型转换为数值型

    SELECT CONVERT(int,献血量)献血量 FROM [1
    –将文本型转换为数值型再求和
    

    SELECT SUM(CONVERT(int,献血量))献血总量 FROM [表1]
    SQL语句 字段类型转换—文本型转换成数值型
    其他方法

    1.使用cast()方法。

    select cast('6.0' as decimal(6, 2)); -- 6.00
    

    2.使用convert()方法。

    select convert(decimal(6, 2), '100'); -- 100.00
    

    3.使用与数值0相加的方法。

    select '233' + 0; -- 233
    

    本文转载至:http://www.bt187.com/199.html

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  • 这个时候可以通过*1将文本型数据快速转换为数值型数据。 如下所示: 其中clean函数用于去除字符串中的非打印字符,如Tab制表符等。通过*1,单元格中的内容靠右显示,表示已成功转换为数值型数据。 ...
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  • 文本型数字转化为数值的6个公式

    千次阅读 2021-03-16 17:20:42
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空空如也

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怎么输入文本型数值